생성형 AI와 LLM(대형 언어 모델)이 코드 생성량을 늘리더라도, 코드의 양은 프로그래머 생산성이나 소프트웨어 품질을 평가하는 적절한 지표가 아닙니다.

프로그래밍은 단순히 코드를 빠르게 작성하는 것이 아니라, 복잡한 문제를 이해하고 설계하며 관리하는 과정이며, LLM이 코드 작성 속도를 높여도 이 본질적인 작업은 변하지 않습니다.

LLM은 설계 단계보다 구현 단계에 치중하게 만들어, 너무 빠른 코드 생성이 오히려 설계 반복과 품질 개선을 방해할 수 있으며, 유지보수와 협업 측면에서 코드 양이 많아질수록 부담이 커집니다.

또한, LLM이 생성한 코드는 기존 라이브러리 활용보다 맞춤형 구현에 치우치는 경향이 있어 코드의 이해도와 유지보수성을 저해할 수 있으며, 인간 개발자의 철저한 검토와 책임감이 필수적임을 강조합니다.

결론적으로, LLM 활용 시 생산성 측정과 비용 대비 가치를 신중히 평가해야 하며, 코드 생성량에만 집중하는 접근은 오히려 역효과를 낳을 수 있음을 경계해야 합니다.